numpy スライス演算方法の詳細な説明と実践的なアプリケーション ガイド
はじめに: Numpy は、Python で最も人気のある科学計算ライブラリの 1 つであり、強力な配列演算関数を提供します。中でもスライス操作はnumpyでよく使われる強力な機能の一つです。この記事では、numpy でのスライス操作の方法を詳しく紹介し、実践的なアプリケーション ガイドを通じてスライス操作の具体的な使用方法を示します。
1. numpy のスライス演算方法の紹介
numpy のスライス演算とは、インデックス間隔を指定して配列の部分集合を取得することを指します。その基本形式は、array[start:end:step] です。このうち、start は開始インデックス (両端を含む)、end は終了インデックス (両端を含む)、step はステップ サイズ (デフォルトは 1) を表します。同時に、numpy は省略されたパラメーターと負のインデックスの使用もサポートしています。
import numpy as np
arr = np.arange(10)
print(arr) # 出力: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
result = arr[2:6]
print(result) #出力: [2 3 4 5 ]
result = arr[1:9:2]
print(result) #Output: [1 3 5 7]
import numpy as np
arr = np.arange(10)
print(arr) # 出力: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
result = arr[:5] # arr[0: と同等の開始パラメーターを省略します。 5]
print(result) # 出力: [0 1 2 3 4]
result = arr[5:] # 終了パラメータを省略します。これは arr[5:10]## と同等です#print(result) # 出力 :[5 6 7 8 9]
と同等の step パラメーターを省略します。 print(result) #出力: [0 2 4 6 8]
print(arr) # 出力: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
print( result) # 出力: [5 6 7 8 9]
print(result) # 出力: [0 1 2 3 4 5 6]
[4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(result) #Output: [4 5 6]
print(result) #出力: [2 5 8]
print(result) # 出力: [[5 6]
# [8 9]]
print(bool_arr) #出力: [False False True True True]
print(result) #出力: [3 4 5]
print(arr) # 出力: [1 2 0] として値が割り当てられます。 0 0]
以上がヌルヌル斬り操作の徹底分析と実戦への応用の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。